AI ürün önerileri, tekrarlanabilir bir iş akışı içinde çalıştıklarında en çok zaman kazandırır: ürün ve davranış verilerini temizleyin, yerleşimleri seçin, merçendayzinq kurallarını belirleyin, test edin, ardından aynı mantığı e-posta ve reklamlarda yeniden kullanın. Bu süreç olmadan mağazalar bir widget açar, rastgele sonuçlar görür ve vazgeçer. Aşağıdaki adımlar, önerileri bir eklenti olmaktan çıkarıp yönetilen bir satış kanalına dönüştürür.
AI ürün önerileri nedir?
Öneri motorları, bir alışverişçinin bir sonraki adımda hangi ürünleri isteyebileceğini tahmin eder. Göz atma, sepete ekleme ve satın alma etkinliklerinden, ayrıca kategori, fiyat ve renk gibi ürün özelliklerinden öğrenirler. Yaygın modeller arasında işbirlikçi filtreleme (bunu alanlar şunu da aldı), içerik tabanlı eşleştirme ve giderek artan bir şekilde her ikisini oturum bağlamıyla birleştiren modeller bulunur.
Mağazalar bunları nadiren sıfırdan inşa eder. Shopify, yerel ilgili ürün mantığı ve Rebuy veya LimeSpot gibi uygulamalar sunar; Salesforce Commerce Cloud, Einstein önerilerini içerir; Klaviyo, Dynamic Yield, Nosto ve Google Cloud’un ticaret için Vertex AI Search diğer yaygın seçeneklerdir. İş akışı hepsinde benzerdir.
Adım 1: Verileri nasıl hazırlarsınız?
Öneriler, yalnızca arkalarındaki katalog ve etkinlik verileri kadar iyidir. Kötü bir algoritma gibi görünen sorunların çoğu aslında eksik özellikler veya bozuk takiptir.
- Ürün görüntüleme, sepete ekleme ve satın alma etkinliklerinin her sayfada doğru ürün kimliğiyle tetiklendiğinden emin olun.
- Temel özellikleri doldurun: kategori, marka, fiyat, cinsiyet veya uygunsa yaş grubu ve stok durumu.
- Üretimi durdurulan ürünleri silin veya işaretleyin, böylece önerilmezler.
- Varyantların (beden, renk) ana üründe birleştiğinden emin olun, aksi takdirde motor aynı gömleği beş bedende önerir.
- Onay ayarlarını doğrulayın: kişiselleştirilmiş öneriler, GDPR veya Türkiye’deki KVKK kapsamında onay gerektirebilir.
Adım 2: Hangi yerleşimleri kullanmalısınız?
Her sayfanın farklı bir işi vardır, bu yüzden her birinin farklı bir öneri türüne ihtiyacı vardır. Üç yerleşimle başlamak genellikle öğrenmek için yeterlidir.
- Ürün sayfası: hala karar veren alışverişçiler için benzer ürünler ve satın almaya hazır olanlar için sıklıkla birlikte alınanlar.
- Sepet sayfası: telefonlar için kılıflar veya ayakkabılar için çoraplar gibi düşük fiyatlı tamamlayıcılar.
- Ana sayfa: geri dönen ziyaretçiler için son görüntülenen ve kişiselleştirilmiş seçimler; yeniler için en çok satanlar.
- Boş arama sonuçları: çıkmaz sokak yerine en yakın kategorideki popüler ürünler.
- Sipariş onayı: bir sonraki ziyaret için stok yenileme veya aksesuarlar.
Adım 3: Hangi merçendayzinq kuralları sonuçları mantıklı tutar?
Saf algoritmalar tıklamalar için optimize edilir ve yanlış şeyleri öne çıkarabilir: ucuz ürünler, stokta olmayan ürünler veya düşük marjlı markalar. Kurallar, merçendayzerlerin modeli değiştirmeden ona rehberlik etmesini sağlar. Kısa bir liste ile başlayın ve yalnızca belirli bir sorun gördüğünüzde kurallar ekleyin.
Tipik kurallar arasında marj eşiğinin altındaki ürünlerin hariç tutulması, yeni koleksiyonların belirli bir süre için öne çıkarılması, yüksek fiyatlı bir ürün sayfasında asla daha ucuz bir alternatifin önerilmemesi ve görüntülenen ürünle aynı cinsiyet veya beden aralığına göre filtreleme yer alır. Her kuralı nedeni ile birlikte yazın, böylece bir sonraki kişi bir ürünün neden asla görünmediğini anlar.
Adım 4: Önerileri nasıl düzgün test edersiniz?
Her seferinde bir yerleşimi kontrol grubuyla karşılaştırarak test edin. Kontrol grubu, widget olmaması, basit bir en çok satanlar listesi veya mevcut mantık olabilir. Çoğu öneri platformu A/B testini içerir; aksi takdirde bir test aracı kullanın ve ziyaretçiye göre bölün.
Sadece widget üzerindeki tıklamaları değil, tüm oturum için ziyaretçi başına geliri ve dönüşüm oranını ölçün. Bir widget, ana üründen dikkati uzaklaştırırken çok sayıda tıklama toplayabilir. Testleri, hafta içi ve hafta sonu modellerini dahil etmek için en az iki tam hafta boyunca çalıştırın.
Adım 5: Mantığı e-posta ve reklamlarda nasıl yeniden kullanırsınız?
Siteyi çalıştıran aynı motor, Klaviyo veya benzeri bir araçta göz atma terk etme ve satın alma sonrası e-postalarını besleyebilir. Öneri mantığından oluşturulan ürün akışı segmentleri, örneğin sıklıkla birlikte alınan ürünleri bir paket akışı etiketinde gruplayarak Google Shopping ve Meta katalog kampanyalarını da şekillendirebilir.
Zamanlamayı aklınızda bulundurun. Bir kanepe satın alan bir alışverişçi, ertesi gün e-posta yoluyla üç kanepe daha istemez. Satın alma sonrası akışlar, tamamlayıcılara ve bakım ürünlerine geçmelidir.
Adım 6: Lansmandan sonra iş akışına kim sahip çıkar?
Öneriler, bir sahibi olmadan sürüklenir. Yeni koleksiyonlar gelir, tedarikçiler değişir, bir indirim biter ve onun için yazılan bir kural aktif kalır. Yerleşimleri iki haftada bir gözden geçirmek için genellikle e-ticaret veya merçendayzinq alanında bir kişi atayın.
- Mobil ve masaüstünde farklı kategorilerdeki beş ürün sayfasını rastgele kontrol edin.
- En iyi 20 önerilen ürünü gözden geçirin ve stok ve marjı doğrulayın.
- Süresi dolmuş kampanya kurallarını ve öne çıkarmaları kaldırın.
- Test sonuçları panosunu okuyun ve ziyaretçi başına gelir kaybeden herhangi bir yerleşimi not edin.
- Her değişikliği tarih ve neden ile kaydedin.
Bu yaklaşık bir saat sürer. Ekiplerin motorun çalışmayı durdurduğunu düşünmesine neden olan yavaş düşüşü engeller, oysa aslında mağaza onun etrafında değişmiştir. Ayrıca merçendayzer’a alışverişçilerin aslında neleri eşleştirdiğine dair düzenli bir bakış açısı sağlar, bu da genellikle paketler ve promosyonlar hakkında bilgi verir.
Alien Road, AI ürün önerilerini nasıl uygular
Tipik bir iş birliği bir veri denetimi ile başlar: GA4 ve mağaza platformunda etkinlik takibi, Merchant Center’da akış kalitesi ve katalog özellikleri. Boşlukları listeleriz ve bir motor seçmeden önce onları düzeltiriz, çünkü araç değiştirmek eksik verileri çözmez.
Ardından yerleşimleri sayfa hedefleriyle eşleştiririz, müşterinin satın alma ekibiyle ilk merçendayzinq kuralları setini yazarız ve ürün sayfası ve sepet sayfası için testler kurarız. Site yerleşimleri net bir sonuç gösterdiğinde e-posta akışları takip eder.
Raporlama aylıktır ve test koluna göre ziyaretçi başına geliri, eklenme oranını (önerilen bir ürün içeren siparişlerin payı), ortalama sipariş değerini ve eklenen veya kaldırılan tüm kuralları kapsar. Sonuçların kararlara kadar izlenebilmesi için basit bir değişiklik günlüğü tutarız.
Bu hafta nereden başlamalı
Mağazanızın ürün sayfasını mobilde açın ve bugün neyin önerildiğine bakın. Ürünler stokta mı, alakalı mı ve fiyatları mantıklı mı? Ardından GA4’te view_item ve add_to_cart etkinliklerinin ürün kimliklerini taşıdığını kontrol edin.
Bulduklarınızı düzeltin, ardından ürün sayfasında bir A/B testi kurun. Tek bir iyi ölçülmüş yerleşim, aynı anda açılan beş widget’tan daha fazlasını öğretir.